論文の概要: UNSURE: Unknown Noise level Stein's Unbiased Risk Estimator

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.01985v1
• Date: Tue, 3 Sep 2024 15:26:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-06 00:50:24.725082
• Title: UNSURE: Unknown Noise level Stein's Unbiased Risk Estimator
• Title（参考訳）: UNSURE:未知の騒音レベルステインのアンバイアスド・リスク・エスペクター
• Authors: Julián Tachella, Mike Davies, Laurent Jacques,
• Abstract要約: ノイズの多いデータのみから学習できる画像再構成のための自己教師付き学習法が数多く提案されている。 我々は、SUREに基づく新しいアプローチを提案するが、標準のSUREとは異なり、ノイズレベルに関する知識は必要ない。 提案手法は,様々な画像逆問題において,既存の自己監督手法よりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.289101615816595
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, many self-supervised learning methods for image reconstruction have been proposed that can learn from noisy data alone, bypassing the need for ground-truth references. Most existing methods cluster around two classes: i) Noise2Self and similar cross-validation methods that require very mild knowledge about the noise distribution, and ii) Stein's Unbiased Risk Estimator (SURE) and similar approaches that assume full knowledge of the distribution. The first class of methods is often suboptimal compared to supervised learning, and the second class is often impractical, as the noise level is generally unknown in real-world applications. In this paper, we provide a theoretical framework that characterizes this expressivity-robustness trade-off and propose a new approach based on SURE, but unlike the standard SURE, does not require knowledge about the noise level. Throughout a series of experiments, we show that the proposed estimator outperforms other existing self-supervised methods on various imaging inverse problems.
• Abstract（参考訳）: 近年,ノイズの多いデータのみから学習できる画像再構成のための自己教師型学習法が数多く提案されている。 既存のメソッドのほとんどは、2つのクラスの周りにクラスタリングします。 一 騒音分布に関する非常に穏やかな知識を必要とする騒音2自己及び類似のクロスバリデーション方法 二 スタインの無バイアスリスク推定器(SURE)及び分布の完全な知識を前提とした同様のアプローチ 第1の手法は教師付き学習と比較して最適でない場合が多く、第2の手法は現実の応用では一般にノイズレベルが知られていないため、実用的でない場合が多い。 本稿では,この表現性-腐食性トレードオフを特徴付ける理論的枠組みを提案し,SUREに基づく新しいアプローチを提案するが,標準のSUREとは異なり,ノイズレベルに関する知識は不要である。 一連の実験を通して,提案した推定器は,様々な画像逆問題において,既存の自己監督手法よりも優れていることを示す。

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